2025 年 1 月，阿里巴巴推出 Qwen2.5-Max。這次發布的重要性，不只是它在模型排行榜上的名次，而是阿里巴巴示範了一種完整的競爭方式：以大型、高性能模型作為旗艦，透過雲端 API 立即觸及企業與開發者，再用一系列開放權重模型擴大生態系。

這讓 AI 市場的競爭不再只是「誰的模型分數最高」。性能、價格、開放程度、部署彈性、多語言能力、硬體支援與企業服務，都開始成為同一場競賽的一部分。

Qwen2.5-Max 是什麼？

阿里巴巴將 Qwen2.5-Max 描述為大型混合專家模型（Mixture-of-Experts，MoE）。模型以超過 20 兆 tokens 的資料進行預訓練，之後再透過精選的監督式微調（SFT）以及人類回饋強化學習（RLHF）進行後訓練。9

MoE 模型由多個「專家」網路組成，系統會根據輸入內容，只啟用其中一部分專家。這種設計有機會在擴大模型總容量的同時，避免每次請求都啟用全部參數。不過，阿里巴巴在發布資料中並未提供足夠的架構細節，因此外界無法獨立確認 Qwen2.5-Max 的總參數量或每次實際啟用的參數量。9

Qwen2.5-Max 與可下載的 Qwen2.5 模型家族有關，但兩者並不相同。較早的 Qwen2.5 系列包含基礎模型與指令微調模型，規模從 5 億至 720 億參數不等，並提供量化版本，可透過 Hugging Face、ModelScope 與 Kaggle 等平台取得。132

相較之下，Qwen2.5-Max 起初主要以託管服務形式提供，而非開放模型權重下載。早期使用方式包括阿里雲 Model Studio，以及面向 Qwen 的聊天介面。13

阿里巴巴聲稱了什麼？證據又能說明什麼？

阿里巴巴表示，Qwen2.5-Max 在多項測試中大致追上 Claude 3.5 Sonnet，並且「幾乎全面」超越 GPT-4o、DeepSeek-V3 與 Llama 3.1 405B。這些是阿里巴巴提出的性能主張，不能直接等同於模型在所有生產環境中都更優秀。29

公司公布的評估涵蓋不同能力面向，包括：

• MMLU-Pro：較具挑戰性的知識與推理題目
• GPQA-Diamond：高難度專業問題
• LiveCodeBench：程式設計能力
• LiveBench：較廣泛的模型能力評估
• Arena-Hard：用來近似人類偏好的測試 912

這套測試組合，讓 Qwen2.5-Max 被定位為適合程式設計、數學、知識工作與企業助理的通用模型。但基準測試結果會受到提示詞、模型版本、評估方法、系統指令與工具存取權限影響。它們可以證明模型在特定測試上具備競爭力，卻不能完整代表事實可靠性、安全性、延遲、工具使用能力或企業部署適用性。

Chatbot Arena 表現

根據 2025 年 2 月初的報導，Qwen2.5-Max 在 Chatbot Arena 的大型語言模型盲測排行榜中，以 1,332 分排名總榜第七；在數學與程式設計分類排名第一，在高難度提示（hard prompts）分類排名第二。1012

這項結果提供了阿里巴巴自有測試以外的參考，因為 Chatbot Arena 是透過群眾比較模型回答來評估使用者偏好。不過，這仍是一個會持續變動、且容易受到提示詞影響的排行榜。排名靠前並不代表模型在事實準確度、安全性、長期代理任務或企業營運要求上一定領先。

因此，較穩妥的結論是：Qwen2.5-Max 是具備可信競爭力的近前沿模型，並且挑戰了外界對中美 AI 模型差距的既有想像；但「全面擊敗」GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 或 DeepSeek-V3 等較強說法，仍應保留為阿里巴巴針對特定基準測試提出的主張。29

真正關鍵的，是 Qwen 生態系

Qwen2.5-Max 的戰略價值，部分來自它周邊的模型與工具。阿里巴巴發布的 Qwen2.5 技術報告指出，透過公開模型儲存庫可以取得超過 100 個模型與變體；整個家族同時結合開放權重模型與專有託管服務。1

這種組合能服務不同使用者：

• 開發者可以下載、微調、量化並自行部署較小型的開放模型。
• 企業可以透過託管 API 使用模型，而不必自行維護完整的 AI 基礎設施。
• 阿里雲可以把模型需求轉化為 Model Studio 的雲端用量。
• 硬體與軟體夥伴則能在更多環境支援部署，而不受單一封閉 API 限制。

這並不是單純的「開放對封閉」二選一。阿里巴巴將高階旗艦模型留在託管服務中，同時透過開放模型培養開發者熟悉度、第三方整合與部署聲量，形成一種混合式策略。

Qwen3 如何延續這條路線？

阿里巴巴在 2025 年 4 月推出 Qwen3，並將其定位為開放模型家族。首發版本包括 6 個 dense 模型，規模從 6 億至 320 億參數；另有 2 個 MoE 模型，分別是總參數 300 億、啟用參數 30 億，以及總參數 2,350 億、啟用參數 220 億的版本。1718

Qwen3 模型透過 Hugging Face、GitHub 與 ModelScope 等管道向全球開放下載，也可在 chat.qwen.ai 探索，API 存取則規劃透過阿里巴巴的模型平台提供。1718

從 Qwen2.5-Max 到 Qwen3，可以看出阿里巴巴的商業模式：以託管服務提供高階、由平台管理的模型，同時釋出涵蓋不同規模的開放權重模型，鼓勵本地部署、微調與第三方應用。Model Studio 正是連接這兩端的商業橋樑。

阿里巴巴後續也推廣 Qwen3 在不同硬體環境上的支援，包括 Apple 裝置上的量化部署、AMD Instinct GPU 支援，以及針對 Arm 行動硬體設計的小型模型。22這使 Qwen 生態系不必完全依賴單一雲端服務商或加速器平台。

Qwen3 的資料也宣稱支援 119 種語言與方言。18對跨國企業而言，多語言能力不只是翻譯功能，還會影響客服、本地化、內部知識系統與區域市場部署。不過，實際優勢仍取決於各語言的品質與企業使用情境，不能只由支援語言數量判斷。

為什麼它讓前沿 AI 競爭升溫？

Qwen2.5-Max 在 DeepSeek-V3 引發全球關注後不久推出，因此看起來不再只是單一公司的突破，而是中國 AI 競爭加速的另一個訊號。阿里巴巴作為擁有成熟雲端平台與模型家族的大型企業，能迅速推出一款被其定位為接近美國領先系統的模型。2

它帶來的壓力主要來自四個方向：

1. 性能：只要模型在程式設計、數學與一般知識任務上接近前沿，就可能承接真實工作負載，即使它並非每項測試都排名第一。
2. 成本與效率：MoE 架構與更積極的基礎設施策略，可能降低高能力模型的服務成本。
3. 存取方式：API 降低採用門檻，開放權重則讓企業能自行部署與客製化。
4. 分發能力：雲端平台可以把模型直接放進企業的開發、部署與計費流程。

對 Anthropic、OpenAI 等西方模型供應商而言，差異化標準因此提高。高價模型必須透過持續的能力優勢、安全性、可靠度、工具使用、長上下文表現、治理能力或企業支援來證明價格，而不能只依靠一項亮眼的基準分數。

更可能出現的結果是市場分層，而非立即取代。要求最高的組織可能仍願意為專有前沿模型付費；但對成本、客製化或資料主權較敏感的部署，則有更多可信的中國模型與開放權重替代方案可選。

「Ox Alpha」是否也是其中一員？

就目前提供的資料而言，沒有足夠可靠的證據證明名為 Ox Alpha 的中國前沿模型是一個已公開發布、且可與 DeepSeek-V3 或 Qwen2.5-Max 相提並論的系統。因此，它目前應被視為未經證實的名稱或推測，不能當作評估中國 AI 能力的依據。

但這不影響更大的趨勢：Qwen2.5-Max、DeepSeek 以及後續中國模型的出現，顯示前沿 AI 競爭正變得更加多極。開放權重、高效率架構、託管 API、多語言支援與雲端分發，都已從附加功能變成競爭武器。

Qwen2.5-Max 留下的長期意義

Qwen2.5-Max 並未證明阿里巴巴已永久超越所有西方 AI 實驗室。它最重要的意義，在於展示了一家公司如何把具競爭力的旗艦模型、雲端存取、開放模型開發與全球開發者分發結合在一起。

這也改變了 AI 採購者需要回答的問題。企業不再只問「哪個模型在排行榜第一」，而是必須同時比較性能、成本、開放程度、部署控制權、語言覆蓋、硬體支援與企業營運能力。

換句話說，即使 Qwen2.5-Max 的個別基準勝負仍有爭議，它仍然成功讓前沿 AI 競賽升溫：競爭焦點已逐漸從少數封閉實驗室之間的模型對決，轉向模型家族、雲端平台與周邊基礎設施共同構成的完整生態系。

2025 年 1 月，阿里巴巴推出 Qwen2.5-Max。這次發布的重要性，不只是它在模型排行榜上的名次，而是阿里巴巴示範了一種完整的競爭方式：以大型、高性能模型作為旗艦，透過雲端 API 立即觸及企業與開發者，再用一系列開放權重模型擴大生態系。

這讓 AI 市場的競爭不再只是「誰的模型分數最高」。性能、價格、開放程度、部署彈性、多語言能力、硬體支援與企業服務，都開始成為同一場競賽的一部分。

Qwen2.5-Max 是什麼？

阿里巴巴將 Qwen2.5-Max 描述為大型混合專家模型（Mixture-of-Experts，MoE）。模型以超過 20 兆 tokens 的資料進行預訓練，之後再透過精選的監督式微調（SFT）以及人類回饋強化學習（RLHF）進行後訓練。9

MoE 模型由多個「專家」網路組成，系統會根據輸入內容，只啟用其中一部分專家。這種設計有機會在擴大模型總容量的同時，避免每次請求都啟用全部參數。不過，阿里巴巴在發布資料中並未提供足夠的架構細節，因此外界無法獨立確認 Qwen2.5-Max 的總參數量或每次實際啟用的參數量。9

Qwen2.5-Max 與可下載的 Qwen2.5 模型家族有關，但兩者並不相同。較早的 Qwen2.5 系列包含基礎模型與指令微調模型，規模從 5 億至 720 億參數不等，並提供量化版本，可透過 Hugging Face、ModelScope 與 Kaggle 等平台取得。132

相較之下，Qwen2.5-Max 起初主要以託管服務形式提供，而非開放模型權重下載。早期使用方式包括阿里雲 Model Studio，以及面向 Qwen 的聊天介面。13

阿里巴巴聲稱了什麼？證據又能說明什麼？

阿里巴巴表示，Qwen2.5-Max 在多項測試中大致追上 Claude 3.5 Sonnet，並且「幾乎全面」超越 GPT-4o、DeepSeek-V3 與 Llama 3.1 405B。這些是阿里巴巴提出的性能主張，不能直接等同於模型在所有生產環境中都更優秀。29

公司公布的評估涵蓋不同能力面向，包括：

• MMLU-Pro：較具挑戰性的知識與推理題目
• GPQA-Diamond：高難度專業問題
• LiveCodeBench：程式設計能力
• LiveBench：較廣泛的模型能力評估
• Arena-Hard：用來近似人類偏好的測試 912

這套測試組合，讓 Qwen2.5-Max 被定位為適合程式設計、數學、知識工作與企業助理的通用模型。但基準測試結果會受到提示詞、模型版本、評估方法、系統指令與工具存取權限影響。它們可以證明模型在特定測試上具備競爭力，卻不能完整代表事實可靠性、安全性、延遲、工具使用能力或企業部署適用性。

Chatbot Arena 表現

根據 2025 年 2 月初的報導，Qwen2.5-Max 在 Chatbot Arena 的大型語言模型盲測排行榜中，以 1,332 分排名總榜第七；在數學與程式設計分類排名第一，在高難度提示（hard prompts）分類排名第二。1012

這項結果提供了阿里巴巴自有測試以外的參考，因為 Chatbot Arena 是透過群眾比較模型回答來評估使用者偏好。不過，這仍是一個會持續變動、且容易受到提示詞影響的排行榜。排名靠前並不代表模型在事實準確度、安全性、長期代理任務或企業營運要求上一定領先。

因此，較穩妥的結論是：Qwen2.5-Max 是具備可信競爭力的近前沿模型，並且挑戰了外界對中美 AI 模型差距的既有想像；但「全面擊敗」GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 或 DeepSeek-V3 等較強說法，仍應保留為阿里巴巴針對特定基準測試提出的主張。29

真正關鍵的，是 Qwen 生態系

Qwen2.5-Max 的戰略價值，部分來自它周邊的模型與工具。阿里巴巴發布的 Qwen2.5 技術報告指出，透過公開模型儲存庫可以取得超過 100 個模型與變體；整個家族同時結合開放權重模型與專有託管服務。1

這種組合能服務不同使用者：

• 開發者可以下載、微調、量化並自行部署較小型的開放模型。
• 企業可以透過託管 API 使用模型，而不必自行維護完整的 AI 基礎設施。
• 阿里雲可以把模型需求轉化為 Model Studio 的雲端用量。
• 硬體與軟體夥伴則能在更多環境支援部署，而不受單一封閉 API 限制。

這並不是單純的「開放對封閉」二選一。阿里巴巴將高階旗艦模型留在託管服務中，同時透過開放模型培養開發者熟悉度、第三方整合與部署聲量，形成一種混合式策略。

Qwen3 如何延續這條路線？

阿里巴巴在 2025 年 4 月推出 Qwen3，並將其定位為開放模型家族。首發版本包括 6 個 dense 模型，規模從 6 億至 320 億參數；另有 2 個 MoE 模型，分別是總參數 300 億、啟用參數 30 億，以及總參數 2,350 億、啟用參數 220 億的版本。1718

Qwen3 模型透過 Hugging Face、GitHub 與 ModelScope 等管道向全球開放下載，也可在 chat.qwen.ai 探索，API 存取則規劃透過阿里巴巴的模型平台提供。1718

從 Qwen2.5-Max 到 Qwen3，可以看出阿里巴巴的商業模式：以託管服務提供高階、由平台管理的模型，同時釋出涵蓋不同規模的開放權重模型，鼓勵本地部署、微調與第三方應用。Model Studio 正是連接這兩端的商業橋樑。

阿里巴巴後續也推廣 Qwen3 在不同硬體環境上的支援，包括 Apple 裝置上的量化部署、AMD Instinct GPU 支援，以及針對 Arm 行動硬體設計的小型模型。22這使 Qwen 生態系不必完全依賴單一雲端服務商或加速器平台。

Qwen3 的資料也宣稱支援 119 種語言與方言。18對跨國企業而言，多語言能力不只是翻譯功能，還會影響客服、本地化、內部知識系統與區域市場部署。不過，實際優勢仍取決於各語言的品質與企業使用情境，不能只由支援語言數量判斷。

為什麼它讓前沿 AI 競爭升溫？

Qwen2.5-Max 在 DeepSeek-V3 引發全球關注後不久推出，因此看起來不再只是單一公司的突破，而是中國 AI 競爭加速的另一個訊號。阿里巴巴作為擁有成熟雲端平台與模型家族的大型企業，能迅速推出一款被其定位為接近美國領先系統的模型。2

它帶來的壓力主要來自四個方向：

1. 性能：只要模型在程式設計、數學與一般知識任務上接近前沿，就可能承接真實工作負載，即使它並非每項測試都排名第一。
2. 成本與效率：MoE 架構與更積極的基礎設施策略，可能降低高能力模型的服務成本。
3. 存取方式：API 降低採用門檻，開放權重則讓企業能自行部署與客製化。
4. 分發能力：雲端平台可以把模型直接放進企業的開發、部署與計費流程。

對 Anthropic、OpenAI 等西方模型供應商而言，差異化標準因此提高。高價模型必須透過持續的能力優勢、安全性、可靠度、工具使用、長上下文表現、治理能力或企業支援來證明價格，而不能只依靠一項亮眼的基準分數。

更可能出現的結果是市場分層，而非立即取代。要求最高的組織可能仍願意為專有前沿模型付費；但對成本、客製化或資料主權較敏感的部署，則有更多可信的中國模型與開放權重替代方案可選。

「Ox Alpha」是否也是其中一員？

就目前提供的資料而言，沒有足夠可靠的證據證明名為 Ox Alpha 的中國前沿模型是一個已公開發布、且可與 DeepSeek-V3 或 Qwen2.5-Max 相提並論的系統。因此，它目前應被視為未經證實的名稱或推測，不能當作評估中國 AI 能力的依據。

但這不影響更大的趨勢：Qwen2.5-Max、DeepSeek 以及後續中國模型的出現，顯示前沿 AI 競爭正變得更加多極。開放權重、高效率架構、託管 API、多語言支援與雲端分發，都已從附加功能變成競爭武器。

Qwen2.5-Max 留下的長期意義

Qwen2.5-Max 並未證明阿里巴巴已永久超越所有西方 AI 實驗室。它最重要的意義，在於展示了一家公司如何把具競爭力的旗艦模型、雲端存取、開放模型開發與全球開發者分發結合在一起。

這也改變了 AI 採購者需要回答的問題。企業不再只問「哪個模型在排行榜第一」，而是必須同時比較性能、成本、開放程度、部署控制權、語言覆蓋、硬體支援與企業營運能力。

換句話說，即使 Qwen2.5-Max 的個別基準勝負仍有爭議，它仍然成功讓前沿 AI 競賽升溫：競爭焦點已逐漸從少數封閉實驗室之間的模型對決，轉向模型家族、雲端平台與周邊基礎設施共同構成的完整生態系。